加载 TensorFlow Lite 模型

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级解决方案，专门为移动和嵌入式设备设计。它可以帮助开发者在资源受限的设备上实现高效的机器学习模型部署。

TensorFlow Lite 特点

高性能：在移动和嵌入式设备上提供高性能的模型推理。
小型化：优化模型大小，减少内存占用。
易用性：提供简单易用的 API 和工具链。
跨平台：支持 Android 和 iOS 等平台。

如何使用 TensorFlow Lite

准备模型：将你的 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。
集成到应用：使用 TensorFlow Lite API 在你的应用程序中加载和推理模型。
优化性能：利用 TensorFlow Lite 提供的优化工具，进一步优化模型性能。

示例代码

import tensorflow as tf


interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='model.tflite')

# 设置输入和输出张量
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 推理
input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()

# 获取输出
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

print(output_data)

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